基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法

摘要

本发明涉及5G技术领域，且公开了基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，需要选取不同的网络部署场景。该基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，根据发射端和接收端天线的阵列结构、发射信号的离开角与角度扩展、接收信号的到达角与角度扩展、角度功率谱、多普勒功率谱等参数，提出了一个合理的MIMO无线信道模型，角度扩展一定时，相关系数随着天线间的距离的增大而减小；而当天线间距一定时，相关系数随着角度扩展的增大而减小。角度扩展比较小时，相关系数随天线间距增大而缓慢的减小，角度扩展比较大时，在很小的天线间距(小于1)时相关系数随天线间距增大而迅速的减小，天线间距大于1时，相关系数的变化比较平缓。

说明书

技术领域

本发明涉及5G技术领域，具体为基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法。

背景技术

MIMO技术由于能够在不增加传输信道带宽的条件下成倍的提高无线信道的容量，因而被认为是现代通信技术中的重大突破之一，越来越成为无线通信领域的研究热点。MIMO技术是未来无线通信系统中实现高数据速率传输、改善传输质量、提高系统容量的重要途径。MIMO信道模型无论是在MIMO技术的理论研究阶段还是在MIMO系统的应用阶段都是必需的。

发明内容

本发明的目的在于提供基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，包括以下步骤：

1)首先，需要选取不同的网络部署场景，同时，允许UE设备连接基站，便于构建用户的网络通信质量，常以吞吐量来计算；

2)根据UE的分配来测量用户的使用吞吐量，并在不同的小区内，划分宏小区和微小区，由于同构网络部署中小区的网络覆盖是以LTE和5GNR基站提供的共址化区域，在模型上它是重叠的，因此把这种布局模式下的基站定义为宏基站，反之，在异构网络场景部署中，为了方便统计，观察容量的增益，继续设置LTEeNB作为MeN的主小区；

3)为了便于具体分析MIMO空时信道，从数学模型的角度对多径进行分析；

4)考虑发射端天线数为N，接收端天线数为M的两个均匀线性天线阵列(ULA)，假定天线为全向辐射天线；

5)在研究MIMO信道模型时，通常假定在远场区有很少的空间独立的主要反射体，一个主要反射体有一个主要路径，此路径含有大量的引入波，这些波是由接收机和发射机附近的本地散射体的结构引起的，它们相对时延很小，接收机不能分离出来，即为不可分辨径，由于角度扩展不为零，所以将导致空时衰落；

6)基对MIMO信道模型的仿真，首先对所仿真的MIMO无线信道场景进行选择；

7)然后选择发射端和接收端的天线阵列结构，即发射端和接收端的天线数目、天线间距以及阵列的拓扑结构(均匀线性阵列ULA或其它结构)等，再输入相应的信道参数，包括信道的多普勒功率谱、角度功率谱(PAS)、到达角(AOA)、离开角(AOD)、角度扩展(AS)等，分别计算MIMO信道收发两端的空间相关矩阵R

8)MIMO信道矩阵可以由下面的方法产生：

首先，根据以上步骤产生MIMO信道接收和发送端的相关矩阵R

其中，νec(·)表示把一个M×N的矩阵排成一个1×MN的矢量；

优选的，所述步骤1中选取常用3GPP Release-147-0来搭建同构或异构网络。

优选的，所述步骤2中一方面5GgNB的位置是随机不规则分布的，所以小区提供的热点容量和覆盖的增强才能在小区中显示处理；另一方面，形状的不规则决定了它性能的不同，对于导体和材料介质的选择也制约着频宽的损耗。

优选的，所述步骤3中MIMO无线信道的参数主要包括功率方位角谱、角度扩展、收端的平均达波角与发端的平均去波角、收发多天线的配置等；

(1)角度功率谱

角度功率谱(PAS)，或称为角谱分布概率密度函数为

(2)散射角度扩展

散射角谱分布从宏观上描述了多径散射的分布特征，各种分布的重要参数是散射的角度扩展，它描述了散射的分散程度，在很大程度上决定了信号的可分离性，是十分重要的信道空间特征参数，有多种定义角度扩展的方式，常见的两种如下：

a.定义扩展角的均值为角度扩展(σ

式中：

定义扩展角内的能量分布的标准差为角度扩展(σ)

式中，

扩展角为散射多径信号在空间上的扩散角域用2Δ表示，即达波方位角限制

优选的，所述步骤4中平均达波角与平均去波角：在先前的很多研究中，都假定平均达波方向与平均去波方向垂直阵列轴线，而忽略其他方向；实际上，平均达波角与平均去波角对信道空间特征的影响是不可忽略的，平均达波与去波偏离阵列法线方向将导致多径信号的相关性增强，可分离性降低，信道性能下降。

优选的，所述步骤4中收发多天线的配置：多天线系统是无线系统的重要组成部分，是通信系统发射信号与捕获多径的工具，其配置形式会严重影响信道的空间特征；多天线单元的方向图、增益、极化、间距、互祸、空间布局等因素，都需仔细考虑。

优选的，所述步骤4中多普勒扩展：由收发端之间的相对运动或散射体的运动引起，可导致信道时变与码间干扰(ISI)。

优选的，所述步骤6中仿真的场景是指典型城区、恶劣城区、郊区或者乡村等信道传播环境。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，根据发射端和接收端天线的阵列结构、发射信号的离开角与角度扩展、接收信号的到达角与角度扩展、角度功率谱、多普勒功率谱等参数，提出了一个合理的MIMO无线信道模型，角度扩展一定时，相关系数随着天线间的距离的增大而减小；而当天线间距一定时，相关系数随着角度扩展的增大而减小，角度扩展比较小时，相关系数随天线间距增大而缓慢的减小，角度扩展比较大时，在很小的天线间距(小于1)时相关系数随天线间距增大而迅速的减小，天线间距大于1时，相关系数的变化比较平缓。

附图说明

图1为本发明网络中继站的UE分配图；

图2为本发明MIMO信道的数据模型图；

图3为本发明MIMO信道模型的仿真流程图；

图4为本发明MIMO信道中相关衰落的产生图；

图5为本发明方向图与阵列个数的关系图；

图6为本发明方向图与波长的关系图；

图7为本发明方向图与距离的关系图；

图8为本发明不同角度扩展时天线间距与相关系数的关系图；

图9为本发明不同平均到达角时天线间距与信道的相关系数的关系图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-9，本发明提供一种技术方案：基于MassiveMIMO优化的异构网络干扰协调方法，包括以下步骤：

1)首先，需要选取不同的网络部署场景，同时，允许UE设备连接基站，便于构建用户的网络通信质量，常以吞吐量来计算；

2)根据UE的分配来测量用户的使用吞吐量，并在不同的小区内，划分宏小区和微小区，由于同构网络部署中小区的网络覆盖是以LTE和5GNR基站提供的共址化区域，在模型上它是重叠的，因此把这种布局模式下的基站定义为宏基站，反之，在异构网络场景部署中，为了方便统计，观察容量的增益，继续设置LTEeNB作为MeN的主小区，一方面5GgNB的位置是随机不规则分布的，所以小区提供的热点容量和覆盖的增强才能在小区中显示处理；另一方面，形状的不规则决定了它性能的不同。如不同的方向角供应不同的发射功率等。

其次，对于导体和材料介质的选择也制约着频宽的损耗。特别是毫米波频段，随着电路应用频率的升高，信号波长会相应的变短；传输线在非闭合的情况下，横截面积与线宽的比列是恒定的，如此电路的辐射损耗就可有忽略不计；

3)为了便于具体分析MIMO空时信道，从数学模型的角度对多径进行分析，一个带通信号如下：

式中s(t)——等效低通信号；f

式中ρ

θ

式中f

s(t-τ

如果信道中有L条多径存在，则接收信号可以表示为：

定义复乘系数为：

则有：

a(t)＝a

4)考虑发射端天线数为N，接收端天线数为M的两个均匀线性天线阵列 (ULA)，假定天线为全向辐射天线，发射端天线阵列上的发射信号记为：

s(t)＝[s

s

y(t)＝[y

描述连接发射端和接收端的宽带MIMO无线信道矩阵可以表示为：

其中H(τ)∈C

为描述收发两端天线阵列在时延τ

发射信号矢量s(t)和接收信号矢量y(t)之间的关系可以表示为(不包括噪声)：

y(t)＝∫H(τ)s(t-τ)dτ (3.16)

或者：

s(t)＝∫H

5)在研究MIMO信道模型时，通常假定在远场区有很少的空间独立的主要反射体，一个主要反射体有一个主要路径，此路径含有大量的引入波，这些波是由接收机和发射机附近的本地散射体的结构引起的，它们相对时延很小，接收机不能分离出来，即为不可分辨径，由于角度扩展不为零，所以将导致空时衰落，

由于发射机和接收机附近的散射体的作用，将产生许多具有微小时延的不可分辨径，使得角度扩展不为零，假设第p个可分辨径的AOA和AOD分别为

式中，

设接收天线在发送天线的远场区内，可以假设接收天线的信号是平面波，第r根接收天线的接收信号相对于第1根接收天线的附加时延为

式中，d

接收端均匀线性阵列的传播响应向量

同样的可得发送端均匀线性阵列的传播响应向量

第m根发送天线的发送信号相对于第1根发送天线的附加时延

所以，对应的附加相移

由于判决时间有限，不是所有信号的到达反射波都能分离开来，假设移动台或散射体发生运动，每一个本地散射体的路径长度发生变化，产生时变复衰落，对于给定速率v，最大频率偏移为f

每一个到达路径经历的衰减为ν

在固定m和r的情况下，

当本地散射体较少时，由于发射机周围本地散射体的作用，在主反射体和接收机之间的距离相对较大时，接收天线到达角的角度扩展较小，此时接收端仅仅引起时间衰落，而无空间衰落；而当接收天线周围的本地散射体较多时，造成较大的角度扩展，此时接收端产生空时衰落；

6)基对MIMO信道模型的仿真，首先对所仿真的MIMO无线信道场景进行选择，仿真的场景是指典型城区、恶劣城区、郊区或者乡村等信道传播环境；

7)然后选择发射端和接收端的天线阵列结构，即发射端和接收端的天线数目、天线间距以及阵列的拓扑结构(均匀线性阵列ULA或其它结构)等，再输入相应的信道参数，包括信道的多普勒功率谱、角度功率谱(PAS)、到达角(AOA)、离开角(AOD)、角度扩展(AS)等，分别计算MIMO信道收发两端的空间相关矩阵R

8)MIMO信道矩阵可以由下面的方法产生：

首先，根据以上步骤产生MIMO信道接收和发送端的相关矩阵R

其中，νec(·)表示把一个M×N的矩阵排成一个1×MN的矢量；

9)在仿真中，选择选择典型的城区环境，天线结构为均匀线性阵列，发送端的天线数(N

发送端的相关矩阵为：

接收端的相关矩阵为：

信道的空间相关矩阵为：

10)维持其它的参数不变，改变信道的参数可以看到各参数对MIMO信道特性的影响，将发射和接收端的天线间距分别变为6λ和1.5λ，从仿真得到的矩阵中可以看到，随着天线间距离d的增大，信道的相关性是减小的。

发送端的相关矩阵为：

接收端的相关矩阵为：

信道的空间相关矩阵为:

11)下面的矩阵是其它参数不变，角度扩展变为40度时的信道的相关性矩阵，将这几个矩阵与本节中最前面的矩阵比较，可以看到：相关系数随着角度扩展的增大而下降。

发送端的相关矩阵为：

接收端的相关矩阵为：

信道的空间相关矩阵为：

12)下面的几个矩阵是其它的参数不变，AOA和AOD变为20度时的信道相关性矩阵，同样与本节中最前面的几个矩阵比较，可以看出：AOA和AOD越大，相关系数越大。

发送端的相关矩阵为：

接收端的相关矩阵为：

信道的空间相关矩阵为：

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。